Receba gratuitamente todos os nossos conteúdos.

Fique por dentro das novidades e oportunidades referentes à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.

05 passos para conduzir uma Metanálise

A metanálise ou meta-análise é uma técnica estatística desenvolvida para integrar os resultados de vários estudos, sobre uma mesma questão de pesquisa. Quando bem realizada, a metanálise é capaz de gerar um resumo muito confiável sobre os resultados de tais estudos dirimindo dúvidas sobre as relações entre variáveis, eficácia de intervenções, etc.

Algumas curiosidades: a perspectiva de se desenvolver metanálises advém desde o século XVII, na área da astronomia, onde os astrônomos julgaram que a combinação dos dados de diferentes estudos poderia ser mais apropriada do que a observação de alguns desses trabalhos individualmente. Séculos depois, no século XX, Karl Pearson foi provavelmente o primeiro pesquisador a usar técnicas formais para combinar dados de diferentes estudos. Na ocasião, avaliou pesquisas médicas, para investigar o efeito preventivo de inoculações contra febre entérica.

Bom mas vamos ao que interessa! De modo geral é possível realizar uma metanálise em cinco passos.

  1. Formule um problema de pesquisa: O problema de pesquisa é uma questão que você deseja investigar. É a pergunta que seu projeto vai responder. Esse problema é essencial para delimitar o seu foco.
  2. Realize buscas na literatura: Faça uma revisão sistemática e busque estudos que abordem o mesmo problema. VocÊ pode utilizar bases de dados como: PsyInfo, LILACS, MedLine, etc.
  3. Defina os critérios de elegibilidade: Você deve elaborar critérios de inclusão e exclusão para as pesquisas. Os trabalhos incluidos devem ter relevância para responder o seu problema de pesquisa.
  4. Identifique os dados a serem extraídos: Depois de selecionar os seus artigos, você precisa calcular os tamanhos de efeito dentro deles ou calcula-los sozinho. Em uma revisão meta análitica são diversos tamanhos de efeito, dentre eles coeficiente de correlação de Pearson, d de Cohen, odds ratios, etc.
  5. Síntese dos principais resultados: Realize uma sintese quantitativa de seus achados. Você pode utilizar um gráfico de floresta (forest plot).

Esperamos que esse post tenha sido útil para você.

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Metanálise e Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Veja mais

Posts relacionados

Covariância e correlação

Covariância e correlação

Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação. Na análise de dados, entender a relação entre

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o

Explorando as etapas da análise de dados

Explorando as etapas da análise de dados

No vasto universo da análise de dados, encontramos duas vertentes cruciais: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Cada uma desempenha um papel distintivo na interpretação e compreensão de conjuntos

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta acadêmica? Seja você um pesquisado experiente ou iniciante, ter um guia para escrever um artigo de pesquisa é essencial para

O que são médias marginais?

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave

Covariância e correlação

Covariância e correlação

Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação. Na análise de dados, entender a relação entre

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o

Explorando as etapas da análise de dados

Explorando as etapas da análise de dados

No vasto universo da análise de dados, encontramos duas vertentes cruciais: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Cada uma desempenha um papel distintivo na interpretação e compreensão de conjuntos

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta acadêmica? Seja você um pesquisado experiente ou iniciante, ter um guia para escrever um artigo de pesquisa é essencial para

O que são médias marginais?

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave

Cadastre-se para ser notificado com o link das aulas ao vivo:

Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

Preencha abaixo para
participar gratuitamente

Fique tranquilo, não utilizaremos suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM. Os dados coletados são tratados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados e você pode se descadastrar da nossa lista de contatos a qualquer momento.